可生成数据表类型(推荐)
Zeroclanzhang(讨论 | 贡献) (创建页面,内容为“{{Infobox nodebasic|nodename=多重插补|nodeimage=Multiple Imputation.png|developer=Dev.Team-DPS|productionstate=PC可用|productionstatedesc=在 V1.0部署|nodeenglishname=Has english name::Multiple Imputation|abbreviation=MI|funcmaincategory=数据分析|funcsubcategory=DataAGM Lv1 Cat::综合分析|nodecategory=数据挖掘|nodeinterpretor=R|nodeshortdescription=<p>利用蒙特卡洛模拟法(MCMC)将原始数据插补成几个…”) |
Zeroclanzhang(讨论 | 贡献) 无编辑摘要 |
||
第1行: | 第1行: | ||
{{Infobox nodebasic|nodename=多重插补|nodeimage=Multiple | {{Infobox nodebasic | ||
|nodename=多重插补 | |||
|nodeimage=Multiple Interpolation.png | |||
|developer=Dev.Team-DPS | |||
|productionstate=PC可用 | |||
|productionstatedesc=在[[DecisionLinnc | V1.0]]部署 | |||
|nodeenglishname=[[Has english name::Multiple Interpolation]] | |||
|abbreviation=[[Has abbreviation::Mtp_Itpl]] | |||
|funcmaincategory=数据分析 | |||
|funcsubcategory=[[DataAGM Lv1 Cat::综合分析]] | |||
|nodecategory=数据挖掘 | |||
|nodeinterpretor=R | |||
|nodeshortdescription=<p>利用蒙特卡洛模拟法(MCMC)将原始数据插补成几个完整数据集,在每个数据集中利用线性回归(lm)或广义线性规格(glm)等方法进行插补建模,再将这些完整的模型整合到一起,评价插补模型的优劣并返回完整数据集。该方法主要利用程辑包mice中的mice函数进行。</p><p>用途:不仅仅估计一个可能的值来填补缺失数据,而是创建多个不同的完整数据集,每个数据集中的缺失值都被可能的值替代。</p><p>参数:选择多个需要插补的变量,和多个参加插补的变量</p> | |||
|nodeinputnumber=4 | |||
|nodeoutputnumber=2 | |||
|nodeloopsupport=是 | |||
|nodeifswitchsupport=否 | |||
|nodeavailableplotlist=PointSizePlot;DensityRangePlot;BarDodgePlot | |||
|nodeavailabletablelist=Table_For_Downstream | |||
|nodeconfiguration=VariableList;DropManu;Text | |||
|nodeinputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■ | |||
|nodeoutputports=WorkFlow-Control ▶;Transfer-Table ■ | |||
|statsapewikiurl=https://wiki.statsape.com/多重插补 | |||
|previousnode=[[碎石检验]] | |||
|nextnode=[[多重插补]] | |||
}} | |||
{{Navplate AlgorithmNodeList}} | |||
[[Category:综合分析]] |
2023年12月4日 (一) 22:10的版本
节点状态 | PC可用
在 V1.0部署
|
---|---|
多重插补 | |
节点开发者 | 决策链算法研发部 (Dev.Team-DPS) |
节点英文名 | 多重插补 |
功能主类别 | 数据分析 |
英文缩写 | Mtp_Itpl |
功能亚类别 | 综合分析 |
节点类型 | 数据挖掘 |
开发语言 | R |
节点简介 | |
利用蒙特卡洛模拟法(MCMC)将原始数据插补成几个完整数据集,在每个数据集中利用线性回归(lm)或广义线性规格(glm)等方法进行插补建模,再将这些完整的模型整合到一起,评价插补模型的优劣并返回完整数据集。该方法主要利用程辑包mice中的mice函数进行。 用途:不仅仅估计一个可能的值来填补缺失数据,而是创建多个不同的完整数据集,每个数据集中的缺失值都被可能的值替代。 参数:选择多个需要插补的变量,和多个参加插补的变量 | |
端口数量与逻辑控制(PC) | |
Input-入口 | 4个 |
Output-出口 | 2个 |
Loop-支持循环 | 是 |
If/Switch-支持逻辑判断 | 否 |
输入输出 | |
相关节点 | |
上一节点 | 碎石检验 |
下一节点 | 多重插补 |
属性“Nodeicon”(作为页面类型)与输入值“File:”包含无效字符或不完整,并因此在查询或注释过程期间导致意外结果。
查找其他类别的节点,请参考以下列表